Пакетът forcats, разработен от Хадли Уикъм, ви предоставя разнообразни функции за ефективно манипулиране и визуализиране на категорични данни.
Монтаж и зареждане
Ако все още не сте го направили, инсталирайте пакета forcats и го заредете в средата на R.
install.packages("forcats")
library(forcats)
Пренареждане на нивата на факторите
Пакетът forcats ви позволява да пренареждате нивата на факторите въз основа на определени критерии, което улеснява контрола на реда, в който категоричните променливи се показват в графиките.
your_data$your_factor <- fct_reorder(your_data$your_factor, your_variable)
Промяна на нивата на факторите
Можете да променяте нивата на факторите, като ги обединявате или прекодирате за по-добра яснота на визуализациите.
your_data$your_factor <- fct_collapse(your_data$your_factor, "New Level" = c("Old Level 1", "Old Level 2")
Визуализиране на категорични данни
forcats предоставя функции като fct_count() за ефективно визуализиране на честотата на всяко ниво в категорична променлива.
ggplot(data = your_data, aes(x = fct_reorder(your_factor, your_variable)) +
geom_bar() +
coord_flip()
Работа с припокриващи се етикети
В някои случаи при визуализиране на категорични данни може да срещнете припокриващи се етикети. Функцията fct_lump() ви позволява да групирате рядко срещани нива в категория "Други", като по този начин намалявате претрупването.
your_data$your_factor <- fct_lump(your_data$your_factor, n = 5)
Разширяване на хоризонтите с gridExtra
Пакетът gridExtra разширява възможностите ви за визуализация на данни, като ви позволява да подредите множество графики, създадени с ggplot2, в един визуален дисплей. Това е безценно за предаване на сложна информация по структуриран и изчерпателен начин.
Монтаж и зареждане
Ако все още не сте го направили, инсталирайте пакета gridExtra и го заредете в средата на R.
install.packages("gridExtra")
library(gridExtra)
Създаване на съставни участъци
С помощта на gridExtra можете да създавате съставни графики, като подреждате отделните графики на ggplot2 в различни оформления, например редове или колони.
composite_plot <- grid.arrange(plot1, plot2, ncol = 2)
Персонализиране на оформленията
Имате контрол върху подредбата, разстоянието и подравняването на графиките в комбинирания дисплей, което ви позволява да създавате визуализации, които отговарят на конкретните ви нужди.
composite_plot <- arrangeGrob(plot1, plot2, ncol = 2, top = "Composite Plot Title")
Запазване на съставни площи
След като създадете съставен чертеж, можете да го запазите като изображение или да го включите в доклади и презентации.
ggsave("composite_plot.png", composite_plot, width = 8, height = 6, dpi = 300)
Като овладеете пакета forcats за манипулиране на категорични данни и пакета gridExtra за разширена визуализация, ще разполагате с инструментите, необходими за ефективно управление и визуализиране на данните, особено при работа със сложна категорична информация.
По време на този модул ще придобиете напреднали умения за манипулиране и визуализиране на данни. Придобитите тук знания и инструменти ще ви дадат възможност да се справяте със сложни задачи за анализ на данни, да превръщате разхвърляни данни в ценни прозрения и да създавате въздействащи визуализации. Докато навлизате в света на tidyr, dplyr, ggplot2 и специализираните пакети, способността ви да работите с разнообразни набори от данни и да създавате информативни визуализации ще се превърне във ваша втора природа. Тези умения ще ви послужат като солидна основа за напреднал анализ и изследване на данни по пътя ви към науката за данните.
